请帮我用python制作一份智慧校园烟雾识别代码

抱歉，由于编写完整的智慧校园烟雾识别项目的Python代码过于复杂且超出了这个平台的功能，但我可以为你提供一个基本的示例，展示如何使用OpenCV和TensorFlow进行图像分类，这是一个通用的物体检测框架，你可以将其应用于烟雾检测任务：

import cv2
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.mobilenet_v2 import MobileNetV2, preprocess_input
from tensorflow.keras.preprocessing.image import img_to_array

# 加载预训练的MobileNet V2模型
model = MobileNetV2(weights='imagenet')

# 准备一张待检测的图片（假设是烟雾图片）
def detect_smoke(image_path):
    # 读取图片
    image = cv2.imread(image_path)
    
    # 图像预处理，适应模型输入
    input_image = img_to_array(image)
    input_image = preprocess_input(input_image)
    input_image = np.expand_dims(input_image, axis=0)

    # 获取模型预测结果
    predictions = model.predict(input_image)
    class_idx = np.argmax(predictions[0])
    
    # 烟雾识别：这里假设类idx为0表示烟雾
    smoke_detection = class_idx == 0
    
    return smoke_detection, image

# 使用示例
smoke_detected, image = detect_smoke('path/to/smoke/image.jpg')
if smoke_detected:
    print("烟雾被检测到了")
else:
    print("未检测到烟雾")